Ein Korrekturhinweis wurde am 22. Juni 2026 für einen Beitrag veröffentlicht, der sich mit der Erkennung seltener Ereignisse mittels progressiver Clustering-Untersampling beschäftigt. Der Originalartikel erschien im Fachjournal PLOS ONE unter der DOI 10.1371/journal.pone.0352210.
Fehlerhafte Zuordnung der Abbildungen
Die Korrektur weist darauf hin, dass die Bildbeschriftungen der ergänzenden Abbildungen S1, S2 und S3 vertauscht wurden. Das Bild, das ursprünglich als S1 Fig ausgewiesen war, entspricht in Wahrheit S3 Fig, das als S2 Fig gekennzeichnete Bild entspricht S1 Fig, und das als S3 Fig dargestellte Bild ist tatsächlich S2 Fig.
Inhalt der korrigierten Abbildungen
S1 Fig illustriert einen alternativen Pfad im PCU-Prozess, wobei das Endergebnis kaum abweicht. S2 Fig präsentiert die Bewertungsergebnisse verschiedener Modelle, gemessen am Iris-Testdatensatz, und unterscheidet zwischen überwachten Klassifikatoren ohne Resampling und KNN-Modellen nach unterschiedlichen Resampling-Methoden. S3 Fig veranschaulicht den Studienablauf sowie die prädiktiven Modelle, die mit verschiedenen Kombinationen von Resampling- und Klassifikator-Techniken erzeugt wurden, wobei die neue PCU-Methodik integriert ist.
Reaktion des Verlags
Der Herausgeber entschuldigte sich für die fehlerhafte Zuordnung der Abbildungen und stellte die korrekten Versionen auf der Online-Plattform bereit. Die inhaltliche Aussage des Artikels bleibt unverändert.
Originalpublikation und Zugriff
Der ursprüngliche Beitrag trägt den Titel „Rare event detection by progressive clustering undersampling“ und wurde von den Autoren A. Abuzeid und E. Jolkver verfasst. Der Beitrag ist Open‑Access und steht unter der Creative‑Commons‑Attribution‑License, die uneingeschränkte Nutzung, Verbreitung und Vervielfältigung erlaubt, sofern die ursprünglichen Urheber und die Quelle genannt werden.
Zusätzliche Metadaten
Die Online-Version des Artikels gibt aktuelle Metriken an: die Zitierzahl, die Aufrufzahlen sowie die Anzahl der Social-Media-Interaktionen werden von der Plattform Dimensions erfasst. Die Daten stehen in Echtzeit zur VerfĂĽgung.
Dieser Bericht basiert auf Informationen von PLOS ONE, lizenziert unter Creative Commons BY 4.0 (Open Access). Wissenschaftliche Inhalte, offen zugänglich.
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